論文の概要: Model-Agnostic Human Preference Inversion in Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00879v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 03:18:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 23:36:00.992762
• Title: Model-Agnostic Human Preference Inversion in Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルにおけるモデル非依存の人差インバージョン
• Authors: Jeeyung Kim, Ze Wang, Qiang Qiu,
• Abstract要約: 人間の好みに合わせて高品質なワンステップ画像生成を実現するための新しいサンプリング設計を提案する。 提案手法であるPrompt Adaptive Human Preference Inversion (PAHI) は,人間の好みに基づいて各プロンプトの雑音分布を最適化する。 実験により, 調整したノイズ分布は, 計算コストを極端に増加させるだけで, 画像品質を著しく向上させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.992947353231564
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient text-to-image generation remains a challenging task due to the high computational costs associated with the multi-step sampling in diffusion models. Although distillation of pre-trained diffusion models has been successful in reducing sampling steps, low-step image generation often falls short in terms of quality. In this study, we propose a novel sampling design to achieve high-quality one-step image generation aligning with human preferences, particularly focusing on exploring the impact of the prior noise distribution. Our approach, Prompt Adaptive Human Preference Inversion (PAHI), optimizes the noise distributions for each prompt based on human preferences without the need for fine-tuning diffusion models. Our experiments showcase that the tailored noise distributions significantly improve image quality with only a marginal increase in computational cost. Our findings underscore the importance of noise optimization and pave the way for efficient and high-quality text-to-image synthesis.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルにおける多段階サンプリングに伴う計算コストが高いため、効率的なテキスト・画像生成は依然として難しい課題である。 プレトレーニング拡散モデルの蒸留はサンプリング工程の短縮に成功しているが,低ステップ画像生成は品質面では不十分であることが多い。 本研究では,人間の好みに合わせた高品質なワンステップ画像生成を実現するための新しいサンプリング設計を提案する。 提案手法であるPrompt Adaptive Human Preference Inversion (PAHI) は、微調整拡散モデルを必要としない人間の好みに基づいて各プロンプトの雑音分布を最適化する。 実験により, 調整したノイズ分布は, 計算コストを極端に増加させるだけで, 画像品質を著しく向上させることを示した。 本研究は,高効率で高品質なテキスト・ツー・イメージ合成を実現するために,ノイズ最適化の重要性を強調した。

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